XGBoost算法的主要知识点梳理
XGBoost的全称 eXtreme Gradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。他在研究中深深的体会到现有库的计算速度和精度问题，为此而着手搭建完成 xgboost 项目。xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩……
本文主要对XGBoost的原理进行了一个简要梳理，方便大家能从中捕获一些知识点，同时在此特别感谢北大的wepon同学的分享。在阅读此篇之前，建议参读顺序为：最优化算法（梯度下降和牛顿法）->GBDT->XGBoost。
到此，XGboost的主要内容已全部梳理完，对于其算法的其他特性，大家可以参读原文《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 》，对于希望交流讨论的同学，可以先在评论区留言。同时也欢迎大家访问我的github主页 http://coladrill.github.io/ColaDrill/ 交流学习。